ModelWhale+数据分析消费者行为数据分析实战

原创

洁洁

修改于 2025-07-25 17:53:27

1770

文章被收录于专栏：小洁叫你mysql小洁叫你mysql

如果你是数据分析的初学者，那么本文将带你实战体验数据分析案例，本文是基于某综合型电商平台及其线下门店的3900条购物交易数据，我将会从用户画像、商品偏好、季节性趋势、地区分布等多个维度进行数据分析，掌握数据分析基本可视化方法！

数据背景介绍

数据的来源是一家综合型电商平台以及其线下门店的交易记录，是比较真实的数据很有参考价值，同时数据集一共包含了15个关键属性，特征也足够多，这里我贴出数据来源地址

数据来源地址：https://www.heywhale.com/mw/dataset/684d56eb84f1ba451bfcd699

数据分析实战

数据加载与预处理

数据分析一开始除了导入必要的依赖，就是数据处理阶段最为重要，我这里主要是去除金额字段中的空格、检查缺失值和日期格式转换

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')

df = pd.read\_csv('shopping\_trends.csv')
print(df.head())
print(df.info())
df['Purchase Amount '] = df['Purchase Amount '].str.strip().astype(float)
df['Date'] = pd.to\_datetime(df['Date'], format='%Y/%m/%d')
print(df.isnull().sum())

用户画像分析

年龄分布

作为实战部分，我将通过直方图分析顾客的年龄分布

plt.figure(figsize=(8,4))
sns.histplot(df['Age'], bins=20, kde=True, color='skyblue')
plt.title('顾客年龄分布')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('人数')
plt.show()

性别分布

性别分布则显示本数据集中顾客均为男性，说明数据采集或平台定位偏向男性用户，这也是通过可视化得到的

sns.countplot(x='Gender', data=df, palette='Set2')
plt.title('顾客性别分布')
plt.show()

商品偏好分析

商品类别分布

从商品偏好的角度分析商品类别分布，发现服装和配饰为最受欢迎的商品类别，也就是绿色和黄色的柱状图

plt.figure(figsize=(10,4))
sns.countplot(x='Category', data=df, order=df['Category'].value\_counts().index, palette='Set3')
plt.title('商品类别分布')
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('购买次数')
plt.show()

热销商品TOP10

条形图展示热销商品的前十名

top\_items = df['Item Purchased'].value\_counts().head(10)
top\_items.plot(kind='bar', color='coral')
plt.title('热销商品TOP10')
plt.ylabel('购买次数')
plt.show()

季节性与地区趋势

不同季节的销售额

分析不同季节的销售额，这对于企业来讲尤为重要，可以在这两个季节加大促销力度，提高整体收入

season\_sales = df.groupby('Season')['Purchase Amount '].sum().sort\_values()
season\_sales.plot(kind='bar', color='teal')
plt.title('不同季节销售额')
plt.ylabel('总销售额')
plt.show()

地区分布

条形图展示购买量最多的地区前十名，发现广东，江苏，浙江是前三购买量多的地区

top\_locations = df['Location'].value\_counts().head(10)
top\_locations.plot(kind='bar', color='slateblue')
plt.title('购买量最多的地区TOP10')
plt.ylabel('购买次数')
plt.show()

价格与评价分析

价格分布

分析不同类别商品的价格分布，发现外套和鞋类价格较高，配饰类价格波动大

plt.figure(figsize=(8,4))
sns.boxplot(x='Category', y='Purchase Amount ', data=df, palette='Pastel1')
plt.title('不同类别商品价格分布')
plt.ylabel('购买金额')
plt.show()

评价分布

直方图分析顾客的评价分布，总体评价还可以

plt.figure(figsize=(8,4))
sns.histplot(df['Review Rating'], bins=20, kde=True, color='lightgreen')
plt.title('顾客评价分布')
plt.xlabel('评价评分')
plt.ylabel('人数')
plt.show()

高级数据分析方法

除了基础的数据分析方法，下面介绍一个高级方法，在实战之前，可以先来了解一下聚类方法的定义

聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分成多个组（或簇），使得同一组中的对象在某种意义上更相似，而不同组中的对象差异更大

聚类分析

聚类分析，我们可以识别顾客群体的自然分组，帮助企业进行精准营销

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.decomposition import PCA

scaler = StandardScaler()
scaled\_data = scaler.fit\_transform(df[['Age', 'Purchase Amount ']])

# K-means聚类
kmeans = KMeans(n\_clusters=3, random\_state=42)
df['Cluster'] = kmeans.fit\_predict(scaled\_data)

# PCA降维
pca = PCA(n\_components=2)
pca\_data = pca.fit\_transform(scaled\_data)

plt.scatter(pca\_data[:, 0], pca\_data[:, 1], c=df['Cluster'], cmap='viridis')
plt.title('顾客聚类结果')
plt.xlabel('PCA1')
plt.ylabel('PCA2')
plt.show()

总结

对于初学者而言，如果你掌握了本次数据分析小案例，你就可以在日后的数据分析学习里轻松许多，当然仅仅这点知识还是远远不够的，数据分析更多的还是在数据里挑出你认为重要的特征，并通过匹配的可视化图，最终得到一份详细准确的报告。这才是最终目标~

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

腾讯技术创作特训营S14#红城堡

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